왜 인공지능을 가르치는 다시 작성하는 코드는가?

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2018-06-17 22:15:11

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최근에,회사는 설계를 효과적으로 배에서 예제를 소량 및 연마하 지식으로는 새로운 예입니다. 그것은 어디서나 사용할 수 있습니다,예를 들면,가르쳐 스마트 폰을 인식하는 사용자 환경 설정하거나 자율적 추진 시스템을 신속하게 식별하는 장애물이 있습니다.

The Old adage"반복은 어머니의 학습"을 잘 적용하는 기계입니다. 많은 현대적인 인공지능 시스템에서 운영하는 장치에 의존하고 반복되는 학습 과정에습니다. 알고리즘에 대한 깊은 학습 허용 AI 장치를 추출하는 지식 데이터에서 설정한 다음을 그들이 배운 것을 적용에서 특정한 상황입니다. 는 경우,예를 들어 먹이를 인공 지능 시스템을 증거 하는 일반적으로 파란색,그리고 나중에 그녀는 것을 배우기 시작하면 하늘 사이의 이미지입니다.

이 방법을 사용하여 수행 할 수 있으며 복잡한 일이지만,그것은,물론,잎하기 위해 최선을 다합니다. 하지만 가능할 것 동일한 결과를 얻을 생략하면 시스템,깊은 학습 AI 를 사용하여 적은 수의에 대한 참조를 제공합니다. Gamalon 보스턴의 시작은 새로운 기술을 개발하려고 이 질문에 대답하고,이번 주 소개 두 가지 제품에 사용하는 새로운 접근 방식입니다.

Gamalon 기술을 이용하여 베이지안 프로그래밍,프로그램을 종합니다. 그것은 18 세기에 수학을 개발하여 수학자 토마스 베이즈니다. 베이지안 확률이 구체화하는 데 사용에 대해 예측을 사용하여 세계 경험을니다. 이 양식의 확률적 프로그래밍할 수 있는 코드 사용 가능성이지만,특정 값이 적고 예을 그리는 결론적으로,예를 들어,그 하늘에는 파란색과 흰색의 패치 구름입니다. 또한 이 프로그램을 명확하게 당신의 지식으로 또한 학습 예제 코드는 다시 작성할 수 있습을 올 확률입니다.

확률적 프로그래밍

이는 새로운 접근 방식 프로그래밍을 아직 그 문제가 해결해야 하는,그것은 상당한 잠재력을 가지를 자동화 발전의 기계 학습 알고리즘이 있습니다. "확률적 프로그래밍을 쉽게를 위한 기계 학습은 연구자들과 실무자"라고 설명한 브렌든 호수,연구원,뉴욕 대학에서는 일에서 확률적 프로그래밍 기법에서는 2015. "할 수 있는 능력을 가지고 있으며 돌보는 복잡한 부품의 프로그래밍입니다."

Director General CEO and co-founder 벤 Vigoda 보 MIT 기술 검토 샘플 응용 프로그램에 대한 그림,사용하는 새로운 방법입니다. 그것은 무슨 유사한 구글,작년에 출시 된 예측하는 사람을 끌기 위해 노력하고있습니다. 더 읽어 보시기 바랍니다. 달리하지만 구글에 의존하고 스케치가 이미 본 이전에,응용 프로그램 Gamalon 에 의존하고 확률적 프로그래밍하려는 시도에서의 주요 특성을 확인할 수 있다. 따라서,경우에도 당신은 그릴 모양이 다른 응용 프로그램에서 데이터베이스하기 전에 식별할 수 있는 특정 특성—예를 들어,사각형으로 삼각형의 상단에(하우스)—그것은 만들 것입니다 정확한 예측합니다.

두 가지를 제시 Gamalon 제품에는 자신의 방법을 찾을 수 있는 상용 응용 프로그램에서 가까운 시간입니다. 제품 Gamalon 구조를 사용하는 베이지안 종합 소프트웨어를 감지하는 개념에서 일반 텍스트와 이미 두드리는 효율성의 다른 프로그램입니다. 예를 들어,을 받은 후 대한 설명이 TV 제조업체에서,그것을 식별할 수 있는 브랜드,제품 이름,화면 해상도 크기와 다른 기능이다. 다른 응용 프로그램—Gamalon 치—분배 제품 및 가격에서점 재고합니다. 두 경우 모두에서,시스템을 신속하게 배우는 인식의 변화 acronyms or abbreviations.

Vigoda 있다는 것을 주목 가능한 다른 응용 프로그램입니다. 는 경우,예를 들어,당신은 장비 Bayesian 기계 학습 모델 스마트폰 또는 노트북,그들이 없습을 공유하는 개인 데이터로 큰 회사를 결정하는 사용자의 관심;계산을 효과적으로 수행한 디바이스 내부에 저장됩니다. 자치 기계를 배울 수 있는 환경에 적응하기가 훨씬 더 빨리 이 방법을 사용하여 학습니다.

을 가르치는 경우 인공지능에서 배울 자신이 그어야 하지 않는 어떤 한계에 묶여 있습니다.

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제거할 수 있도록 야생 동물들의 서식지에서,방해하지 않고 혼동하지 않고 그들에게,일반적으로 카메라를 사용하는 위치에 서식지의 문자는 표시 또는 영화다. 그러나 회사가 요한 아쉬운 작품을 만들기 위해,새로운 시리즈를 위해 영국 BBC 및 PBS,하기로 결정했다 새로운 수준에 도달합니다. 대의 카메라 촬영을 위해 사용되는 로봇과 같이 사는 동물들에 대해 이야기에서 시리즈입니다. 생산 로봇 시리즈를 위한 스파이 ...

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